眾所周知，Python有很多第三方庫，這也是Python簡單易學、實用性高的具體原因。而這篇文章想要為大家介紹一下Python機器學習庫—Tensorflow機器學習開源軟件庫。

Tensorflow是Google推出的機器學習開源神器，對Python有著很好的語言支持，支持CPU、GPU和Google TPU等硬件，并且已經(jīng)擁有了各種各樣的模型和算法。目前，Tensorflow被廣泛的應(yīng)用于文本處理、語音識別和圖像識別等多項機器學習和深度學習的領(lǐng)域。

Tensorflow支持多種客戶端語言下的安裝和運行，截至版本1.12.0，綁定完成并支持版本兼容運行的語言為C和Python，其他綁定完成的語言為JavaScript、C++、Java、GO和swift，依然處于開發(fā)階段的包括C#、haskell、julia、Ruby、Rust和Scala。

Tensorflow的基礎(chǔ)框架是什么？

分為三層：應(yīng)用層、接口層和核心層。

第一層：應(yīng)用層

提供機器學習相關(guān)的訓練庫、預測庫和針對Python、C++和Java等編程語言的編程環(huán)境，類似于Web系統(tǒng)的前端，主要實現(xiàn)了對計算圖的構(gòu)造；

第二層：接口層

對Tensorflow功能模塊的封裝，便于其他語言平臺的調(diào)用；

第三層：核心層

核心層包含很多重要部分：設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)操作層以及圖計算層、執(zhí)行應(yīng)用層的計算。

1、設(shè)備層：包括Tensorflow在不同硬件設(shè)備上的實現(xiàn)，主要支持CPU、GPU和mobile設(shè)備等，在不同硬件設(shè)備上實現(xiàn)計算命令的轉(zhuǎn)換，給上層提供統(tǒng)一接口，實現(xiàn)程序的跨平臺功能；

2、網(wǎng)絡(luò)層：主要包括RPC和RDMA通信協(xié)議，實現(xiàn)不同設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸和更新，這些協(xié)議都會在分布式計算中應(yīng)用到；

3、數(shù)據(jù)操作層：以tensor為處理對象，實現(xiàn)tensor的各種操作和計算；

4、圖計算層：包括分布式計算圖和本地計算圖的實現(xiàn)，實現(xiàn)圖的創(chuàng)建、編譯、優(yōu)化和執(zhí)行等。

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